Terremotos y terremotos inducidos
Nicole Pedroza
2024-03-02
El conjunto de datos presentes proceden de la USGS (U.S Geological Survey), donde nos proporciona la información científica necesaria y fiables para describir y comprender la Tierra; minimizar la pérdida de vidas y propiedades por desastres natruales; gestionar los recursos hídricos, biológicos, energéticos y minerales; y mejorar y proteger nuestra calidad de vida.
El USGS proporciona notificaciones en tiempo real, feeds y servicios web sobre terremotos justo después de que se produzcan.
El USGS proporciona notificaciones en tiempo real, feeds y servicios web sobre terremotos justo después de que se produzcan.
## character(0)## Rows: 11521 Columns: 22
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (8): magType, net, id, place, type, status, locationSource, magSource
## dbl (12): latitude, longitude, depth, mag, nst, gap, dmin, rms, horizontalE...
## dttm (2): time, updated
##
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.## cols(
## .default = col_double(),
## time = col_datetime(format = ""),
## magType = col_character(),
## net = col_character(),
## id = col_character(),
## updated = col_datetime(format = ""),
## place = col_character(),
## type = col_character(),
## status = col_character(),
## locationSource = col_character(),
## magSource = col_character()
## )## Rows: 11,521
## Columns: 22
## $ time <dttm> 2024-03-01 02:46:51, 2024-03-01 02:38:31, 2024-03-01 …
## $ latitude <dbl> 38.79167, 38.81567, 38.94433, 38.76800, 40.98590, 19.1…
## $ longitude <dbl> -122.76867, -122.81817, -123.41800, -122.70200, -119.0…
## $ depth <dbl> 0.710, 3.020, -0.380, 1.840, 16.000, 30.500, 117.855, …
## $ mag <dbl> 0.78, 0.69, 2.29, 1.29, 2.30, 2.49, 4.40, 0.37, 0.27, …
## $ magType <chr> "md", "md", "md", "md", "ml", "md", "mb", "md", "md", …
## $ nst <dbl> 9, 7, 16, 7, 8, 45, 40, 9, 7, NA, 5, 19, 21, 49, 10, 1…
## $ gap <dbl> 135.00, 98.00, 65.00, 145.00, 149.99, 165.00, 88.00, 8…
## $ dmin <dbl> 0.011360, 0.009977, 0.069150, 0.002136, 0.965000, 0.09…
## $ rms <dbl> 0.0400, 0.0200, 0.0900, 0.0200, 0.2784, 0.1300, 0.8300…
## $ net <chr> "nc", "nc", "nc", "nc", "nn", "hv", "us", "nc", "nc", …
## $ id <chr> "nc74010111", "nc74010106", "nc74010096", "nc74010091"…
## $ updated <dttm> 2024-03-01 02:48:25, 2024-03-01 02:40:05, 2024-03-01 …
## $ place <chr> "2 km NNW of The Geysers, CA", "7 km NW of The Geysers…
## $ type <chr> "earthquake", "earthquake", "earthquake", "earthquake"…
## $ horizontalError <dbl> 0.49, 0.68, 0.30, 0.51, NA, 0.45, 6.40, 0.28, 0.54, NA…
## $ depthError <dbl> 0.850, 2.210, 3.290, 0.370, 1.600, 0.540, 5.477, 0.590…
## $ magError <dbl> 0.1100000, 0.1100000, 0.1500000, 0.1400000, 0.1200000,…
## $ magNst <dbl> 9, 9, 17, 7, 4, 16, 28, 9, 8, NA, 15, 22, 23, 60, 5, 1…
## $ status <chr> "automatic", "automatic", "automatic", "automatic", "a…
## $ locationSource <chr> "nc", "nc", "nc", "nc", "nn", "hv", "us", "nc", "nc", …
## $ magSource <chr> "nc", "nc", "nc", "nc", "nn", "hv", "us", "nc", "nc", …## # A tibble: 6 × 22
## time latitude longitude depth mag magType nst gap dmin
## <dttm> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2024-03-01 02:46:51 38.8 -123. 0.71 0.78 md 9 135 0.0114
## 2 2024-03-01 02:38:31 38.8 -123. 3.02 0.69 md 7 98 0.00998
## 3 2024-03-01 02:36:33 38.9 -123. -0.38 2.29 md 16 65 0.0692
## 4 2024-03-01 02:34:57 38.8 -123. 1.84 1.29 md 7 145 0.00214
## 5 2024-03-01 02:34:07 41.0 -119. 16 2.3 ml 8 150. 0.965
## 6 2024-03-01 02:29:56 19.2 -155. 30.5 2.49 md 45 165 0.0989
## # ℹ 13 more variables: rms <dbl>, net <chr>, id <chr>, updated <dttm>,
## # place <chr>, type <chr>, horizontalError <dbl>, depthError <dbl>,
## # magError <dbl>, magNst <dbl>, status <chr>, locationSource <chr>,
## # magSource <chr>Hay alrededor de 7 terremotos con una magnitud superior a 6 en la escala de richter.
#——————————————————————-
Ahora extraemos dos características de los datos que son: - Ubicación del terremoto (estado/país, etc) - Hora del día
En el gráfico de líneas de arriba podemos ver que el número máximo de
terremotos que se han producido a una hora determinada. La medianoche
parece ser la hora del día en la que se han producido más terremotos. A
las 5 de la tarde se produce el menor número total de terremotos en un
día. Si observamos la magnitud máxima de cada hora, por la mañana, entre
las 8 y las 9, se produce el seísmo más impactante, de unos 7
grados.
#——————————————————————-
En el siguiente mapa podemos ver los lugares donde se han producido los últimos terremotos. El cinturón del Pacífico, que comienza en países sudamericanos como Chile, Perú y Ecuador y pasa por la costa oeste de EE.UU. y Alaska, muestra una gran actividad sísmica. Sin embargo, la magnitud está más o menos en el rango de 1-5. El siguiente cinturón de actividad sísmica se encuentra en países como Indonesia, Japón, Papúa Nueva Guinea y Nueva Zelanda.
A continuación se enumeran los terremotos más importantes de magnitud 6 o superior. (Entre el 18 de febrero de 19 y el 18 de marzo de 19)
Lugar: 115km ESE de Palora, Ecuador ** Magnitud: **7.5 Hora: 2019-02-22 10:17:22
Lugar: 27km NNE de Azangaro, Perú Magnitud: 7 Hora: 2019-03-01 08:50:41
Lugar: 116km al SE de L’Esperance Rock, Nueva Zelanda ** Magnitud: **6.4 Hora: 2019-03-06 15:46:14
Lugar: 49km al NO de Namatanai, Papúa Nueva Guinea Magnitud: 6,4 Hora: 2019-02-17 14:35:55
Lugar: 28km al S de Cliza, Bolivia ** Magnitud: **6.3 Hora: 2019-03-15 05:03:50
Lugar: 260km al SE de Lambasa,** Fiyi ** Magnitud: 6,2 Hora: 2019-03-10 08:12:25
Lugar: 140km al SSW de Kulumadau, Papúa Nueva Guinea ** Magnitud: **6.1 Hora: 2019-03-10 12:48:00
#—————————————————————– Los 30 principales lugares donde se han producido la mayoría de las actividades sísmicas, algunos son países y otros estados de EEUU. Aunque alrededor del 35% de los seísmos se han producido en California y el 27% en Alaska, la magnitud media no es muy elevada, de 0,9 y 1,7 respectivamente. En comparación con estos lugares, países como Nueva Zelanda, Indonesia, Papúa Nueva Guinea, Chile, Japón y Filipinas han recibido un porcentaje mucho menor de terremotos, sin embargo, la magnitud media de estos terremotos es superior a 4,4.
## # A tibble: 25 × 4
## location Number_of_quakes Average_Magnitude Percent
## <chr> <int> <dbl> <dbl>
## 1 CA 3131 1.12 27.2
## 2 Alaska 2722 1.36 23.6
## 3 Hawaii 1965 2.10 17.1
## 4 Utah 563 0.536 4.89
## 5 Nevada 390 0.945 3.39
## 6 Texas 310 2.07 2.69
## 7 Oklahoma 280 1.41 2.43
## 8 Puerto Rico 241 2.55 2.09
## 9 New Mexico 221 1.98 1.92
## 10 Montana 198 0.907 1.72
## # ℹ 15 more rows#——————————————————————- La profundidad de un terremoto, que es la distancia a la que comienza a romperse la falla, planteaba la pregunta de si una mayor profundidad se correlacionaba con terremotos de mayor magnitud. Al trazar un gráfico de dispersión de magnitud versus profundidad, se observó que muchos terremotos con magnitudes entre 4 y 5 ocurren a mayores profundidades. Incluso para terremotos de magnitud superior a 6, las profundidades son diversas. Además, se notó que los terremotos de menor magnitud suelen ocurrir a menos de 200 km de profundidad.
Cabe recalcar que las actividades sísmicas también se deben a otras actividades humanas, como explosiones, canteras, etc. Sin embargo, el 98% de las actividades sísmicas se deben a terremotos.
Cuando analizamos las actividades sísmicas según su tipo, encontramos que la mayoría de las actividades distintas a los terremotos ocurren en Estados Unidos (especialmente en California, Alaska, Nevada y Washington) y Canadá. Sin embargo, en Alaska se registran muchos terremotos de hielo. Para obtener más información, haz clic en el mapa.
#——————————————————————-
Profundidad
Los terremotos se distinguen de otros seísmos principalmente por su profundidad de origen. Mientras que la mayoría de las actividades sísmicas no relacionadas con los terremotos ocurren en la superficie de la Tierra, los terremotos se producen a profundidades que suelen oscilar entre los 10 y los 20 km, pudiendo llegar incluso a varios kilómetros por debajo de la superficie terrestre. Esta diferencia en la profundidad de origen es un indicador clave para diferenciar los terremotos de otros tipos de seísmos.
Magnitud
Otro factor crucial es la magnitud. Los terremotos naturales pueden alcanzar magnitudes de entre 0 y 7 grados en la escala de Richter, mientras que los terremotos inducidos por actividades humanas suelen ser considerablemente más débiles, con magnitudes que generalmente oscilan entre 0 y 2,2 en la misma escala.
Hora del día
Si experimenta temblores después de medianoche y hasta las 5 de la mañana, piense en consultar las noticias por si hay una explosión química en su zona. Si su mesa está temblando entonces puede ser una explosión de cantera.
#——————————————————————-
PREDICCIONES
En esta sección, se intenta predecir el tipo de actividad sísmica utilizando características como la profundidad, la magnitud, la latitud y la longitud. Aunque existen muchas más características en el conjunto de datos, se utilizarán estos parámetros para una predicción básica.
Para preparar el conjunto de datos, se clasificarán todas las actividades sísmicas que no sean terremotos naturales en una categoría. Esto se debe a que la mayoría de los otros terremotos tienen un rango similar de profundidad, magnitud y ubicación.
## latitude longitude depth mag hour type
## 0 0 0 1 0 0Ahora vemos los datos
## # A tibble: 6 × 6
## latitude longitude depth mag hour type
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <fct>
## 1 38.8 -123. 0.71 0.78 2 Earthquake
## 2 38.8 -123. 3.02 0.69 2 Earthquake
## 3 38.9 -123. -0.38 2.29 2 Earthquake
## 4 38.8 -123. 1.84 1.29 2 Earthquake
## 5 41.0 -119. 16 2.3 2 Earthquake
## 6 19.2 -155. 30.5 2.49 2 Earthquake#——————————————————————-
Vamos a utilizar máquinas de vectores soporte para hacer una predicción y preveo un problema de desequilibrio de clases porque en nuestro conjunto de datos el 98% de las observaciones son terremotos naturales y sólo el 2% de las observaciones pertenecen a otros terremotos.
Primero, entrenaremos el modelo sin tratar el desequilibrio de clases y luego utilizaremos la biblioteca ROSE para abordar el problema del desequilibrio de clases.
##
## Earthquake Otherquake
## 11350 170## # A tibble: 6 × 6
## latitude longitude depth mag hour type
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <int> <fct>
## 1 38.8 -123. 0.71 0.78 2 Earthquake
## 2 38.8 -123. 3.02 0.69 2 Earthquake
## 3 38.9 -123. -0.38 2.29 2 Earthquake
## 4 38.8 -123. 1.84 1.29 2 Earthquake
## 5 19.2 -155. 30.5 2.49 2 Earthquake
## 6 1.39 99.0 118. 4.4 2 Earthquake##
## Earthquake Otherquake
## 7945 119##
## Earthquake Otherquake
## 3405 51## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Earthquake Otherquake
## Earthquake 3405 51
## Otherquake 0 0
##
## Accuracy : 0.9852
## 95% CI : (0.9806, 0.989)
## No Information Rate : 0.9852
## P-Value [Acc > NIR] : 0.5371
##
## Kappa : 0
##
## Mcnemar's Test P-Value : 0.000000000002534
##
## Sensitivity : 1.0000
## Specificity : 0.0000
## Pos Pred Value : 0.9852
## Neg Pred Value : NaN
## Prevalence : 0.9852
## Detection Rate : 0.9852
## Detection Prevalence : 1.0000
## Balanced Accuracy : 0.5000
##
## 'Positive' Class : Earthquake
## En la predicción anterior podemos ver claramente el fallo. Todos los seísmos se predicen correctamente, lo que hace que la sensibilidad (verdaderos positivos) sea muy alta. Sin embargo, ninguno de los “otros seísmos” se predice correctamente, lo que lleva a una Especificidad (Verdadero Negativo) de 0.
#——————————————————————-
ROSE
Vamos a utilizar el paquete ROSE (Randomly Over Sampling Examples) para tratar el problema del desequilibrio de clases utilizando el sobremuestreo, el submuestreo y ambos. Empecemos primero con el sobremuestreo.
## Confusion Matrix and Statistics
##
## Reference
## Prediction Earthquake Otherquake
## Earthquake 3315 5
## Otherquake 90 46
##
## Accuracy : 0.9725
## 95% CI : (0.9665, 0.9777)
## No Information Rate : 0.9852
## P-Value [Acc > NIR] : 1
##
## Kappa : 0.4808
##
## Mcnemar's Test P-Value : <0.0000000000000002
##
## Sensitivity : 0.9736
## Specificity : 0.9020
## Pos Pred Value : 0.9985
## Neg Pred Value : 0.3382
## Prevalence : 0.9852
## Detection Rate : 0.9592
## Detection Prevalence : 0.9606
## Balanced Accuracy : 0.9378
##
## 'Positive' Class : Earthquake
## Ahí lo tenemos, podemos ver claramente un aumento significativo de la Especificidad. 47 de los 55 otros seísmos de nuestros datos de prueba se predicen correctamente, aunque 150 seísmos se predicen erróneamente.